AWS、社内文書AIの構築を簡単に。Bedrockに新機能
AWSがAmazon Bedrockに、社内文書をAIに答えさせる仕組みをまとめて用意するフルマネージドの機能を追加した。データの取り込みと整形を自動化し、エージェントがWeb情報を出典付きで参照する機能も加えた。社内データAIの構築の手間が下がる。
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AWSがAmazon Bedrockに、社内文書をAIに答えさせる仕組みをまとめて用意するフルマネージドの機能を追加した。データの取り込みと整形を自動化し、エージェントがWeb情報を出典付きで参照する機能も加えた。社内データAIの構築の手間が下がる。
AWSが6月17日、Bedrock AgentCoreにWeb検索機能を正式提供した。AIエージェントが最新のウェブ情報を出典付きで取得でき、自社のAWS環境から外へデータを出さずに使える。追加料金はかからない。社内エージェントの精度を上げたい企業に効く。
AWSが6月17日、Bedrockにマネージドの知識ベースを提供した。社内文書をAIに答えさせるRAGの基盤を、つなぎ込みの手間を減らして組める。多様な形式の自動整形や、複数段階の問い合わせに答える検索を備える。社内Q&Aを作りたい企業に直結する。
OracleがOCIのAI機能を更新した。検索結果を絞り込むCohere Rerank 4や、テキストと画像をまたぐ埋め込み、音声合成、NvidiaのNemotron 3 Ultraを追加。アブダビ地域でも提供を始めた。社内検索やRAGの精度を上げる選択肢が広がる。
DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、RAGやワークフローをGUI上で設計できる。社内FAQ bot・文書要約アプリをプログラミング不要で構築する方法と、クラウド版・セルフホスト版の選び方を解説する。
SLM(スモール言語モデル)とRAGを組み合わせると、社内文書を参照しながら質問に答える社内FAQを自社サーバーで構築できる。APIコストゼロ・情報の社外送信なし。導入4ステップと費用感・事例パターンを解説します。
SLMとRAGを組み合わせると、社内文書に基づいた質問応答システムをAPIコストゼロ・社外送信なしで構築できる。本記事では構成の全体像、実装ステップ、精度向上のポイント、よくある失敗とその対処を解説する。
Claudeを使った社内ナレッジベースの設計・構築・運用方法を解説。Slack・議事録・マニュアルからの情報収集、検索インターフェースの設計、情報の鮮度維持、チームへの展開まで実践的に紹介します。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)の仕組みとClaudeを使った実装方法を解説。ベクターDBの選定・チャンキング戦略・検索精度の改善・ハルシネーション防止まで、社内文書Q&Aシステムの設計を実践的に紹介します。
Dify・Botpress・ChatPlusなどAIチャットボット作成ツールを比較。RAGを使った社内FAQ化の手順、構築コスト、選び方の基準を解説する。プログラミング不要で始められる方法も紹介。
Glean・Microsoft Copilot・Difyなど社内文書にAIで質問・検索できるツールを比較。RAGとの関係、選定基準、セキュリティ確認ポイントまで解説する。
LLM・RAG・プロンプト・ハルシネーション・トークンなど、ビジネスシーンで頻繁に登場する生成AI用語30語を簡潔に解説します。会議・資料・ニュースで出てくる用語の意味をすぐに確認できる辞書として使えます。
グラウンディング・RAG・強化学習・不確実性の明示など、AIのハルシネーション低減に使われる主要技術の概要と2026年時点での成熟度を整理し、業務への組み込み方を解説する。
社内システムFAQ・ITトラブル対応・人事制度Q&AをRAGで整備して社内チャットボット化する流れを解説。問い合わせ件数削減効果の測り方と導入時の注意点もまとめた。
基本的なRAGの限界を超えるハイブリッド検索・リランキング・グラフRAGなどの進化手法を解説。社内ナレッジ活用の精度向上に使えるアプローチと導入コスト感をまとめる。
社内文書をRAG(検索拡張生成)で活用するとき、アクセス権限の継承・インジェクション対策・データの保存場所など設計上のセキュリティ観点を見落とすと情報漏洩リスクが生まれる。具体的な対策を解説する。
RAGとは、AIが回答を生成する前に外部の文書を検索して参照する技術です。社内規程・製品マニュアル・過去の事例など独自の情報をAIに答えさせたい場合に使います。仕組み・ファインチューニングとの違い・導入事例を解説します。